Hive 概述及其实现原理

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

Apache Hive 是开源的分布式数据仓库基础构件之一，其提供简单的查询语言 SQL 来访问存储在 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 中的数据。Hive 通过将 MapReduce 操作转换成基于 Tez 的运行框架并结合 HDFS 的存储机制，以提高查询性能。因此，Hive 可以为用户提供可伸缩、高效的数据分析服务。本文档试图对 Apache Hive 的基本概念和功能进行概览，并进一步阐明其实现原理。

2.基本概念术语说明

2.1 数据仓库(Data Warehouse)

数据仓库是企业中用于支持决策的信息系统。它主要用来集中存储、汇总和分析来自各个行业的数据，用于支持管理决策、业务报表、分析和数据挖掘等工作。数据仓库作为一个独立的系统，通常会存储相关联的企业数据，如企业订单、产品信息、个人信用记录等。

数据仓库通常分为三个层次：

1. 数据集市层（数据湖）: 将不同的数据源汇聚到一起，按照事先定义的规则进行清洗、转换、加工后，形成用于数据挖掘和商业智能应用的规范化数据集。
2. 数据仓库层: 数据仓库按主题划分，将原始数据通过一定的加工流程（ETL），导入到数据仓库中，通过各种统计分析工具生成报表、可视化效果、业务指标等，帮助企业进行决策。
3. 数据集市与分析层: 与数据集市层相对应，数据集市与分析层包含数据分析团队构建的数据挖掘模型，包括机器学习模型、聚类分析、预测模型等，并根据历史数据指标进行评估，进而给出决策支持。

2.2 Hadoop

Apache H